“咱是體面人，不靠家裡。不過，你們咋知道我家今年又買了一座四合院？”
“.”
圖書館大廳。
“終於在老許面前揚眉吐氣了一回。”
望著許青舟離開的背影，徐正洋搖頭嘆息，“咦，老孔，老翟，你們臉色這麼黑啊，是想看我家四合院的照片？”
孔先波拍了拍徐正洋的肩膀，臉上擠出了一個死亡微笑，說道：“老徐，你得感謝這裡是圖書館.”
“洋哥，恭喜你，家裡又多了套四合院。”
“老翟，真兄弟。”
“洋哥，我記得軍訓的時候，你和舟哥打過一個賭，要不，今天兌現一下？放心，我沒拉肚子。”
“.”
在位置上坐下，許青舟掏出手機，先和女朋友聊天，問問吃完飯沒有。
下午3點，他又接到趙升文教授的電話，說電池專案的結題申請已經透過了，23號週五晚上舉行個簡單的聚餐，邀請許青舟一起。
許青舟欣然答應，剛好可以感謝趙教授的資料。
除了說聚餐，也說了關於他建立的模型的那篇論文，許青舟本人擔任1作，但在二作上也掛了王偉，洪雅瑜和龔雲飛。
許青舟毫無意見。
他就是動手做個模型而已，資料這些都是趙升文教授的課題組做出來的。
對於許青舟而言，自迴歸積分滑動平均模型雖然相當耗費時間，但難度不算大。
他已經利用ARIMA模型，對過去5年的GDP資料進行建模，發現模型擬合優度R達到0.92，完全滿足實驗要求。
識別出異常值，透過平滑處理，將這些異常值的影響降低到最小。
ARIMA(p，d，q模型的數學公式：(1φ1Bφ2B^21+θ1B+θ2B^2++θqB^qεt
“1.5%的誤差.”
許青舟搖了搖頭，“柯辰教授的要求有那麼一點低。”
搞研究的，往往都會讓自己的理論達到100分才滿意，在某些時候，許青舟也有這樣的執拗。
因此，在建模的過程中，除了按照基本模式編寫模型外，還適當加入了些有趣的東西。
他透過最大似然估計（MLE）方法，構建了一個關於模型引數的代數方程，然後透過求解這個方程來得到模型引數的估計值。
又利用三角函式來描述季節性時間序列資料的週期性變化特徵，並將其納入ARIMA模型中進行擬合和預測。
另外，還用到了幾何圖形裡的自相關函式（ACF）圖和偏自相關函式（PACF）圖，線性代數矩陣的求逆。
修復bug，減小誤差值。
這個模型，將會強得可怕。